Себестоимость прироста КРС

 

     В статистической практике наряду со средними величинами наиболее широко используются индексы. В статистике индексами называются относительные показатели, характеризующие изменение сложного явления, состоящего из элементов, непосредственно несоизмеримых в натуральном выражении.  
          Например, индекс производства валовой продукции сельского хозяйства в отчетном году по сравнению с производством прошлого года выражает изменение всего объема продукции, т. е. индекс физического объема продукции. В этом индексе обобщаются (синтезируются) непосредственно несоизмеримые виды произведенной продукции.

     С помощью индексов характеризуется  развитие экономики и отдельных  отраслей, результаты деятельности отдельных  предприятий и организаций, исследуется  роль отдельных факторов в формировании важнейших экономических показателей, проводятся международные сопоставления. Индексы выражают соотношение величин какого-либо явления во времени, в пространстве или в сравнении фактических данных с планом, прогнозом, нормативами.

          Статистический анализ себестоимости необходимо проводить в двух аспектах:

         1.изучение факторов, влияющих на выход продукции;

         2. анализ факторов, определяющих величину общих затрат.

        Для установления степени влияния отдельных факторов на изменение себестоимости прироста КРС по типическим группам рассчитаем индексы изменения.

1. Изменение за счет производственных затрат:

2. Изменение за счет продуктивности

3. Изменение себестоимости 1 ц. прироста КРС

  

3. Постатейный анализ себестоимости прироста КРС

 

     На  эффективность производства продукции  животноводства существенное влияние  оказывает себестоимость единицы продукции.

         Для определения степени влияния  изменений отдельных видов затрат  на изменение себестоимости проведем  постатейный анализ себестоимости единицы продукции. Проанализируем себестоимость 1 ц прироста КРС , рассчитаем структуру затрат в таблице 2.3.1. Изучим степень влияния отдельных статей затрат на изменение себестоимости 1 ц прироста КРС.

     Таблица 2.3.1 Постатейный анализ себестоимости 1 ц прироста КРС

 

            Из таблицы 2.3.1 следует, что себестоимость 1 ц прироста КРС в первой группе хозяйств ниже, чем в второй на 59 %. Наибольшее влияние на повышение себестоимости в первой группе по сравнению со второй группой оказало абсолютное и относительное повышение затрат на корма, на содержание основных средств и на прочие затраты. Представим структуру затрат графически (Рис.2.3.1 и2.3.2).

Рисунок 2.3.1Структура затрат по 1 группе

Рисунок 2.3.2 Структура затрат по 2 группе

     Таким образом из рисунка 2.3.1 видно, что наибольший удельный вес в структуре затрат в 1й группе занимают корма (52%), затем оплата труда с отчислениями (22%) и содержание основных средств (14%).

     Из  графика структуры затрат во 2й  группе можно сказать, что наибольший удельный вес занимают корма (47%), затем прочие (24%) и  содержание основных средств (19%).

     Проанализируем  причины различий по затратам на оплату труда, для чего рассчитаем и сравним показатели: затраты на оплату труда в себестоимости 1 ц прироста КРС, затраты на оплату труда на 1 ц прироста КРС, уровень оплаты 1 чел-час.

     Таблица 2.3.2 Анализ по затратам на оплату труда.

 

         Таким образом, в первой группе затраты на оплату труда выше, чем во второй на 31,3%, затраты на оплату труда на 1 голову КРС выше так же в первой группе на 294,7 % а затраты на оплату труда на 1 человеко-час выше во второй группе на 26,9 %. Прирост  на 1 голову КРС во второй группе опять таки выше, чем в 1й группе на 52,7%.

4. Множественный корреляционно-регрессионный анализ себестоимости прироста КРС

 

     Для количественной характеристики зависимости  себестоимости 1 ц прироста КРС от факторов проведем корреляционно-регрессионный анализ, для этого изучим факторы, связь которых с себестоимостью носит корреляционный характер.

     При проведении корреляционно-регрессионного анализа мы включили в модель следующие  факторы: себестоимость 1 ц прироста КРС, руб.; прирост КРС на 1 гол.,ц; затраты труда на 1 гол, чел-час.

     Для проведения корреляционно-регрессионного анализа построим вспомогательную таблицу.

Таблица 2.4.1 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

 

     В MS EXEL воспользуемся командой:

     Сервис 

анализ данных корреляция.

     В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели:

     – измерение параметров уравнения, выражающего  связь средних значений зависимой  переменной со значениями независимой  переменной (зависимость средних  величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков);

     – измерение тесноты и формы связи двух и более признаков между собой

     Получим  корреляционную матрицу коэффициентов. 
 

Таблица 2.4.2 Корреляционная  матрица

 

     Анализ  коэффициентов показывает, что связь между себестоимостью и приростом КРС прямая и сильная (r_yx1=0,532). Между себестоимостью и затратами труда обратная и слабая (r_yx2=-0,829).

     При помощи команды: Сервис анализ данных регрессия

проведем регрессионный анализ данных (таблица 2.4.3).

     Таблица 2.4.3 Регрессионная статистика

 

         Коэффициент множественной корреляции R=0,876028848 - выражает тесноту связи и точность модели и означает, что теснота связи между себестоимостью и факторами, включенными в анализ сильная. Коэффициент детерминации R²=0,767426543, т.е. вариация изучаемого фактора в большей мере характеризуется отобранными показателями. Это значит, что выбранные факторы на 76,74% влияют на вариацию изучаемого показателя.

          В качестве меры точности применяют  оценку дисперсии остаточной  компоненты – сумма  квадратов  уровней остаточной компоненты к величине (n-k-1), квадратный корень из нее S_е – стандартная ошибка  оценки (912,43).